Recall
Recall
Recall（再現率（感度））とは
ひとことで
実際に陽性のもののうち、モデルが正しく陽性と予測できたものの割合。式は TP ÷ (TP + FN)。見逃し（偽陰性）を減らしたい場面で重視される。
たとえると
迷子の子どもを探すとき、会場にいる迷子のうち何人を見つけられたかの割合のようなものです。少しでも似た子に声をかければ見逃しは減りますが、迷子でない子にも声をかけることになります。
現場ではこう使う
病気の可能性がある画像を見つけて医師に知らせる支援システムでは、見逃しが重大な結果につながります。開発チームは再現率を最も重視し、多少の誤検知が増えても病気の疑いがある画像はできるだけ拾うようにしきい値を設定しました。最終的な判断は医師が行います。
試験のポイント
EXAM POINT「実際に陽性のもののうち、正しく陽性と予測できた割合」と出てきたら再現率です。病気の検査や不正検知のように、見逃しのコストが大きい場面で重視されます。再現率は真陽性率（TPR）や感度とも呼ばれ、ROC曲線の縦軸に使われる点もあわせて覚えましょう。分母が予測側の適合率と混同しないことが大切です。